【AI大模型】Transformers大模型库（七）：单机多卡推理之device_map

一、引言

这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。

🤗 Transformers 提供了数以千计的预训练模型，支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的 NLP 技术人人易用。
🤗 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API，让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。同时，每个定义的 Python 模块均完全独立，方便修改和快速研究实验。
🤗 Transformers 支持三个最热门的深度学习库： Jax, PyTorch 以及 TensorFlow — 并与之无缝整合。你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。

本文重点介绍如何使用device_map进行单机多卡推理。

二、单机多卡推理之device_map

2.1 概述

device_map是一个在使用Hugging Face的transformers库，特别是处理大型模型和多GPU环境时非常重要的参数。它用于指定模型的各个部件应加载到哪个具体的计算设备上，以实现资源的有效分配和利用。这个参数在进行模型并行或分布式训练时特别有用。

2.2 自动配置，如device_map="auto"

使用device_map="auto"时，Hugging Face的transformers库会尝试自动分配模型的各个部件到可用的GPU设备上，以实现最佳的并行计算和资源利用。这个选项特别适用于拥有多个GPU的环境，它会根据每个GPU的内存大小和其他运行中的进程智能地分配模型的层，尽量做到负载均衡。

安装transformers和accelerate两个python包

pip install transformers -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
pip install accelerate -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple

采用CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3指定推理代码可见的GPU设备。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3 python trans_glm4.py 

在采用AutoModelForCausalLM.from_pretrained模型加载时，加入device_map="auto"，模型会自动分配至CUDA_VISIBLE_DEVICES指定的GPU显卡，编号从0开始

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir,device_map="auto",trust_remote_code=True,torch_dtype=torch.float16)

除了

device_map="auto"，还包括balanced、balanced_low_0、sequential等参数

• “auto” 和 “balanced” 将会在所有的GPU上平衡切分模型。主要是有可能发现更高效的分配策略。“balanced” 参数的功能则保持稳定。
• “balanced_low_0” 会在除了第一个GPU上的其它GPU上平衡划分模型，并且在第一个 GPU 上占据较少资源。这个选项符合需要在第一个 GPU 上进行额外操作的需求，例如需要在第一个 GPU 执行 generate 函数
• “sequential” 按照GPU的顺序分配模型分片，从 GPU 0 开始，直到最后的 GPU（那么最后的 GPU 往往不会被占满，和 “balanced_low_0” 的区别就是第一个还是最后一个，以及非均衡填充）

2.3 手动配置，如device_map="cuda:1"

假设想要模型的某些部分在第一张显卡，另一部分在第二张显卡，需要知道模型的层名或者按照模型的组件大小进行合理分配。不过，具体层名需要根据实际模型来确定，这里提供一个概念性的示例：

device_map = {
    "transformer.h.0": "cuda:0",  # 第一部分放在GPU 0
    "transformer.h.1": "cuda:1",  # 第二部分放在GPU 1
    # ... 根据模型结构继续分配
}
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map=device_map)

三、总结

本文简要介绍了device_map="auto"等使用方法，多数情况下与CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3一起使用，可以简单高效的进行多卡分布式推理及训练计算，至于多机多卡场景，多用torchrun和deepspeed等，后面文章会专门进行系统讲解。

如果您还有时间，可以看看我的其他文章：

《AI—工程篇》

AI智能体研发之路-工程篇（一）：Docker助力AI智能体开发提效

AI智能体研发之路-工程篇（二）：Dify智能体开发平台一键部署

AI智能体研发之路-工程篇（三）：大模型推理服务框架Ollama一键部署

AI智能体研发之路-工程篇（四）：大模型推理服务框架Xinference一键部署

AI智能体研发之路-工程篇（五）：大模型推理服务框架LocalAI一键部署

《AI—模型篇》

AI智能体研发之路-模型篇（一）：大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用

AI智能体研发之路-模型篇（二）：DeepSeek-V2-Chat 训练与推理实战

AI智能体研发之路-模型篇（三）：中文大模型开、闭源之争

AI智能体研发之路-模型篇（四）：一文入门pytorch开发

AI智能体研发之路-模型篇（五）：pytorch vs tensorflow框架DNN网络结构源码级对比

AI智能体研发之路-模型篇（六）：【机器学习】基于tensorflow实现你的第一个DNN网络

AI智能体研发之路-模型篇（七）：【机器学习】基于YOLOv10实现你的第一个视觉AI大模型

AI智能体研发之路-模型篇（八）：【机器学习】Qwen1.5-14B-Chat大模型训练与推理实战

AI智能体研发之路-模型篇（九）：【机器学习】GLM4-9B-Chat大模型/GLM-4V-9B多模态大模型概述、原理及推理实战

《AI—Transformers应用》

【AI大模型】Transformers大模型库（一）：Tokenizer

【AI大模型】Transformers大模型库（二）：AutoModelForCausalLM

【AI大模型】Transformers大模型库（三）：特殊标记（special tokens）

【AI大模型】Transformers大模型库（四）：AutoTokenizer

【AI大模型】Transformers大模型库（五）：AutoModel、Model Head及查看模型结构